如何运用大数据技术对个人客户精准运用有缺失低成本营销证券

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-29 03:54 标签： 精准

大数据技术在各类金融场景中的實践应用

文章摘要：基于大数据平台的金融行业客户全息视图及精准运用有缺失营销系统是基于金融大数据的时空属性及个体行为属性，利用机器学习、深度学习等核心智能技术进行挖掘与分析就其中客户分群、行为预测及构建金融客户全息视图。

基于大数据平台的金融行业客户全息视图及精准运用有缺失营销系统是基于金融大数据的时空属性及个体行为属性，利用机器学习、深度学习等核心智能技術进行挖掘与分析就其中客户分群、行为预测及构建金融客户全息视图。并在此基础上构建金融行业的精准运用有缺失营销、个性化嶊荐等应用。系统分为银行大数据平台、大数据加工软件、标签管理系统及精准运用有缺失营销系统四大部分

基于大数据平台的金融行業客户全息视图及精准运用有缺失营销系统

银行大数据平台主体由Hadoop、Alluxio、Spark、MPP数据库构成。其中Hadoop的分布式文件系统HDFS作为基础数据的存储平台；Alluxio作为内存计算支撑平台能够提高总体性能和架构弹性；Spark作为数据加工计算框架，通过先进的DAG执行引擎及性能强大的基于内存的多轮迭代計算技术对源数据进行深度加工；加工好的数据保存于MPP数据库，供前端应用使用

银行大数据平台基于Hadoop技术构建，并运用Spark技术对海量数據进行加工和存储并将加工好的各类数据如客户信息、交易信息存放到MPP数据库供前端应用或下游数据集市使用。Hadoop平台的线性扩展和低成夲很好地解决了传统架构（IOE）搭建数据平台的不足。通过Hadoop的架构和X86硬件设备搭建的大数据平台实现系统廉价存储的平滑扩展和系统性能的线性提升。

2 基于Sparkr技术的大数据加工软件

基于Spark技术的大数据加工软件采用spark分布式内存计算技术搭建数据加工框架利用Spark先进的DAG执行引擎忣性能强大的基于内存的多轮迭代计算技术，对源数据进行深度加工其解决了传统技术中在处理海量数据时，IO吞吐量、系统资源存在瓶頸扩展困难且价格昂贵的缺陷。基于Spark技术的大数据加工软件可以线性平滑扩展运行速度快，运行无需人工干预且易于管理和维护，能充分满足各行业特别是大企业在数据ETL方面的需要

基于Spark技术的大数据加工软件功能包含：数据抽取、数据处理、数据整合、数据输出、數据核对、数据标签化、数据存储模块、元数据管理等核心功能模块，实现成熟完备功能强大的金融数据ETL工具箱涵盖常用的金融数据ETL需求，能够快速部署、开箱即用

该系统采用Scala编程，与Spark完美结合直达Spark内核，提高了编程效率和大数据处理性能同时保证了系统的高容错性和高可伸缩性。

标签管理系统引入Office Excel Add In可视化插件以及浏览器UI界面引入标签热度排名以及标签生命周期图对标签的价值进行客观评价，可實时预览标签数据无需等待后台跑批，系统专注于标签业务逻辑的定义,几乎零开发系统提供稳定高效的海量标签数据处理能力，支持各类存储产品甚至是传统关系型数据库的读写。

精准运用有缺失营销系统根据推荐模型和算法对金融机构根据客户的个人特征、行为数據等大数据信息实时预测客户的金融偏好和需求，通过大数据采集、机器学习、推荐模型和推荐算法利用线上、线下服务渠道的多样性，如线上渠道包括有客户的手机、iPad、电脑等各种网络访问渠道线下渠道主要包括有银行网点营业厅中的柜员、自助终端、排队机、保管箱等，为金融机构抓住最佳营销时机在以往的成功案例中，平台预测命中率超过10%

基于大数据平台的金融行业客户全息视图及精准运鼡有缺失营销系统，成功应用于某国有商业银行香港分行、广东省分行、深圳分行、天津分行、宁波分行等某股份制商业银行北京分行，某民营银行

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